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摘要
通过知识表示学习方法将产品和指标表示为低维分布式向量，为后续的产品指标补全和产品设计方案预测奠定基础。然而现有的知识表示学习方法只处理实体-关系之间的离散型关联，而对于数值型指标的研究尚属空白。为此，文章依托复杂产品指标图谱的实际业务需求，设计了产品数值型指标的表示学习策略。针对关系三元组和指标三元组的语义差异，探索全新的联合学习训练方案。文章在五个前沿知识表示学习算法上进行实验，其中基于依次学习训练方案的ConvE算法，在图谱链接预测任务上Hit@10指标达到了最优的90.27%。实验结果验证了本文数值型指标表示方法和联合训练方案的有效性。
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单位大连理工大学; 北京电子工程总体研究所
